定义经典PERT网络如下：G＝（V，E），其中，所有节点的集合V＝{v1，v2，…，vm}，所有活动的集合E＝{e1，e2，…，en}，源节点和目的节点分别为s，y。根据5.1节中风险元和项目资源对工期、费用影响之间的关系，结合参考文献[168]中的模型，建立多目标风险—工期—成本均衡问题的解析模型。
定义6.20（风险工期概率） 指实际完工期不超过预期完工期的概率。设预期完工期为t0，则
定义6.21（工程费用D） 指所有节点费用之和，对任意节点e∈E，当风险元为xe时，节点的费用函数为de（xe），则D＝
定义6.22（工程完工期的特征函数） 其期望和方差分别为：
式中：p′1（t）是工程完工期的密度函数。设e∈E的平均工期函数为ge（xe），当风险元为xe时，xe为节点为e的服务系统的平均工期消耗。根据5.2节当有一个服务台时，平均工期消耗等于μe-λ；当有有限个服务台时，相应工期消耗为μe。设Ae为节点e所受的最大的风险元个数，Be为节点e所受最小的风险元个数。
可以根据已有的工程数据和专家预测对de（xe）和ge（xe）进行估计，当某一工程实施得到较好结果时，可以用该模型的数据去预测其他相似工程的工期和相关费用，这是建立该模型的主要目的。
{X（t），t≥0}是连续工期马尔可夫过程的有限吸收态，于是，其他状态就是瞬时状态。假设状态数为1，2，…，N。其中，状态1是初始状态，定义为X（t）＝[O（s），φ]；状态N为吸收态，定义为X（t）＝（φ，φ）。
设T代表PERT网络中的工程完工期，显然T＝min[t＞0；X（t）＝N/X（0）＝1]，于是T就表示从状态1开始直到{X（t），t≥0}变为吸收态为止。
设F（t）＝P{T≤t}，定义Pi（t）＝P{X（t）＝N/X（0）＝i}，i＝1，2，…，N，那么有Fi（t）＝Pi（t）。
由此得到方程左边函数构成的向量，记为P（t），那么P（t）＝[P1（t），P2（t），…，PN（t）]T，并且满足：
式中：P′（t）代表状态向量P（t）的推导公式；Q是随机过程{X（t），t≥0}的无穷生成矩阵。
定义矩阵Q是控制向量μ＝[μe；e∈E]T的函数，根据上面的定义，得到非线性动态模型为：
设C为动态PERT网络中M/M/1服务系统的节点集合，D为动态PERT网络中M/M/∞服务系统的节点集合，要使系统稳定，那么Ǝε有如下关系成立：
于是，连续状态下，多目标风险-工期-费用均衡模型如下：
s.t.
P′（t）＝Q（μ）P（t）
Pi（0）＝0 （∀i＝1，2，…，N-1）
PN（t）＝1
ge（xe）＝μe-λ （e∈C）(www.xing528.com)
ge（xe）＝μe（e∈D）
μe≥λ+ε （e∈C）
μe≥ε （e∈D）
xe≤Ae（e∈E）
xe≥Be（e∈E）
其相应的离散状态下的模型为：
s.t.
P（k+1）＝P（k）+Q（μ）P（k）Δh （k＝0，1，…，K-1）
Pi（0）＝0 （∀i＝1，2，…，N-1）
PN（k）＝1 （k＝0，1，…，K-1）
Pi（k）≤1
ge（xe）＝μe-λ （e∈C）
ge（xe）＝μe（e∈D）
μe≥λ+ε （e∈C）
μe≥ε （e∈D）
xe≤Ae（e∈E）
xe≥Be（e∈E）
根据积分定义的思想，将完工期等分为K份，使步长为Δh，则可以通过控制Δh的精度来使离散型模型的解接近连续型的情形。
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